1. 의사결정나무란? 분류와 예측 모두에서 자주 쓰이는 강력한 기법이다. 일련의 단순한 의사결정 규칙들을 적용시켜 큰 레코드의 집합을 작은 레코드의 집단으로 나누는데 쓰이는 구조이다.대표적인 예로는 1730년대에 칼 린네가 개발한 생물들을 나눈 종속과목강문계가 좋은 예시이다. 2. 의사결정나무로 할 수 있는 것들분류 : 종속과문강문계와 같이, 특정한 규칙과 패턴등을 토대로 데이터를 분류하는 방법이다. 의사결정나무는 이해가 쉽고 명확하기 때문에 분류에 많이 쓰인다.점수화(스코어링) : 점수를 책정할 수 있다. 분류등을 수행 후, 해당 값에 맞는 값을 책정하여 스코어링이 가능하다.추정 : 연속형 값을 추정하는데 사용하는 것은 그다지 좋은 생각이 아니지만, 추정하는 것도 가능하다.- 좌측은 의사결정나무, 우측..
